Oil spills constitute one of the main risk factors for oceanic, maritime and coastal ecosystems. They cause a problem that can be catastrophic for local marine fauna and the growth of maritime commerce. Complementing the thesis of the students Ismael Vivó and Olga Ruiz, this project proposes an investigation based on oil spill detection problem in SAR images (Synthetic-Aperture Radar) by means of Image Processing Methods, together with Machine Learning classification techniques in the context of Semantic Segmentation applications. This work applies the learning algorithms SVMs (Support Vector Machines) and CNN (Convolutional Neural Network) on the min-tree representation of the images, or on the images directly. Finally, the results are evaluated through the metrics used in the context of detection such as Precision, Recall and F-Score, and compared with the obtained in the previous theses.Los derrames de petróleo constituyen uno de los principales factores de riesgo para los ecosistemas oceánicos, marítimos y costeros. Causan un problema que puede ser catastrófico para la fauna marina local y el crecimiento del comercio marítimo. Complementando las tesis de los estudiantes Ismael Vivó y Olga Ruiz, este proyecto propone una investigación basada en el problema de la detección de derrames de petróleo en imágenes SAR (Radar de Apertura Sintética) mediante métodos de procesamiento de imagen, junto con técnicas de clasificación de Machine Learning en marco de la Segmentación Semántica. El trabajo aplica los algoritmos de aprendizaje SVMs (Máquinas de Soporte de Vectores) y CNN (Red Neuronal Convolucional) sobre la representación en árbol de mínimos de las imágenes, o sobre las imágenes directamente. Finalmente, se evalúan los resultados mediante las métricas utilizadas en el contexto de la detección como Precision, Recall y F-Score, y se compararan con los obtenidos en las tesis anteriores.Els vessaments de petroli constitueixen un dels principals factors de risc per als ecosistemes oceànics, marítims i costaners. Causen un problema que pot ser catastròfic per la fauna marina local i el creixement del comerç marítim. Complementant les tesis dels estudiants Ismael Vivó i Olga Ruiz, aquest projecte proposa una investigació basada en el problema de la detecció de vessaments de petroli en imatges SAR (Radar d'Obertura Sintètica) mitjançant mètodes de processament d'imatge, juntament amb tècniques de classificació de Machine Learning en marc de la Segmentació Semàntica. El treball aplica els algoritmes d'aprenentatge SVMs (Màquines de Suport de Vectors) i CNN (Xarxa Neuronal Convolucional) sobre la representació en arbre de mínims de les imatges, o sobre les imatges directament. Finalment, s'avaluen els resultats mitjançant les mètriques utilitzades en el context de la detecció com Precision, Recall i F-Score, i es compararen amb els obtinguts a les tesis anteriors
